一种基于条件扩散模型的轨道监测数据时间序列预测方法

本发明提出一种基于条件扩散模型的轨道监测数据时间序列预测方法。所述方法包括训练数据集的预处理，插补缺失值、输入条件网络计算隐藏状态、前向过程增加白噪声、结合隐藏状态训练预测模型，优化条件网络和去噪网络的模型参数以及基于训练好的网络模型生成最终预测结果等过程。本发明所述方法通过条件化处理，使模型能够在特定条件下生成和预测时间序列数据，能够为高铁轨道结构健康监测领域提供一种有效的时间序列数据预测方法。